Практический проект с использованием Hadoop

Рассматриваются основы Apache Hadoop и методы разработки приложений, обрабатывающих данные на его основе.

Курс: EAS-023
Длительность: 8 ч.

Описание

Рассматриваются основы Apache Hadoop и методы разработки приложений, обрабатывающих данные на его основе.

Участники познакомятся с проектами, составляющими экосистему Hadoop: HDFS, Hive, Spark, Sqoop, Flume, Druid, Kafka. Основное соедержание курса – разработка проекта, включающего загрузку, подготовку и извлечение данных.

Разбираемые темы

1. Data storage and processing provisioning:

HDFS Cluster;
YARN Cluster;
YARN-based Spark Cluster;
Druid Cluster;
Hive, Metastore, HCatalog;
Sqoop;
Flume.

2. Data ingestion:

Model and create Hive data warehouse;
Acquire user accounts data (source: Oracle or other RDBMS): Sqoop;
Continuously acquire user activity streams (sources: log files in CSV, Kafka topics): Flume.

3. Data cleaning and transformation:

Develop ETL in Hive;
Develop ETL in Spark SQL.

4. Alerting: Develop near-real time outlier detection in Spark Streaming.
5. Analytics: Discover user segmentation model using Spark ML.
6. Real-time analytics: Design Druid-based OLAP cube for pre-defined reports.
7. Data storage and processing provisioning:

HDFS Cluster;
YARN Cluster;
YARN-based Spark Cluster;
Druid Cluster;
Hive, Metastore, HCatalog;
Sqoop;
Flume.

8. Data ingestion:

Model and create Hive data warehouse;
Acquire user accounts data (source: Oracle or other RDBMS): Sqoop;
Continuously acquire user activity streams (sources: log files in CSV, Kafka topics): Flume.

9. Data cleaning and transformation:

Develop ETL in Hive;
Develop ETL in Spark SQL.

10. Alerting: Develop near-real time outlier detection in Spark Streaming.
11. Analytics: Discover user segmentation model using Spark ML.
12. Real-time analytics: Design Druid-based OLAP cube for pre-defined reports.

Цели

понимать ключевые концепции и архитектуру Hadoop;
получить представление об экосистеме, сложившейся вокруг Hadoop, и ее ключевых компонентах;
уметь записывать и читать данные в/из HDFS, готовить файлы данных в HDFS для использования в SQL-запросах;
уметь использовать Hive и Spark SQL для SQL-запросов
уметь использовать Sqoop и Flume для загрузки данных.

Целевая аудитория

Разработчики, архитекторы, разработчики баз данных.

Предварительная подготовка

Базовые навыки программирования на Java.
Умение работать в командной оболочке Unix/Linux (bash).
Опыт работы с базами данных желателен, но не обязателен.

После окончания курса выдаётся сертификат на бланке Luxoft Training

Раcписание курса в

Цены

Не подходят даты, время или хотите заказать корпоративное обучение для команды?

Предложите свой вариант

Москва	11 800 руб.
Санкт-Петербург	10 620 руб.
Омск	8 850 руб.
Киев	2 640 грн.
Одесса	2 400 грн.
Днепр	2 400 грн.

Примечание:

Материалы курса представлены на английском языке.

Записаться на курс

Выбрать дату

Если Вам не подходят дата и место проведения тренинга, Вы можете оставить заявку на участие в нем в любом из городов, где представлены филиалы Luxoft Training. Для этого выберите вариант "Открытая дата" и укажите желаемое место проведения курса.

Желаемое место проведения курса

Вы можете оставить заявку на корпоративное обучение сотрудников Вашей компании в любом городе России или Украины, выбрав вариант "Другой город"

Фамилия *

Имя *

Отчество

Контактный E-mail *

Компания *

Телефон *

Город *

Комментарий

Настоящим я подтверждаю, что я ознакомлен с Terms of use, условия мне понятны и я согласен соблюдать их. Я ознакомлен с порядком обработки моих персональных данных согласно Privacy Policy.

Оценка и обучение ИТ-специалистов по ключевым направлениям разработки программного обеспечения. Курсы от экспертов-практиков по языкам программирования, системному и бизнес-анализу, архитектуре ПО, ручному и автоматизированному тестированию ПО, Big Data и машинному обучению, управлению проектами и Agile. Luxoft Training – первый учебный центр в России, авторизованный IIBA. Действует скидка 10% на обучение физических лиц.

Остались вопросы?

Связаться с нами